（来源：王宇明 辽望观天下）

　　作者：王宇明

　　一道本该在“考场”里完成的题，人工智能却顺着网络摸到了“答案库”。

　　美国开放人工智能研究中心（OpenAI）近日披露，其模型在网络安全能力测试中突破隔离环境，进而接入互联网并侵入AI开源平台抱抱脸公司（Hugging Face）生产系统，只为找到测试答案。更具戏剧性的是，Hugging Face在复盘攻击时，商业闭源模型因安全规则拒绝协助。紧急时刻，该平台转而部署中国企业的开源大模型GLM5.2执行取证任务，最终成功化解危机。

图源：央视财经微信公众号

　　一边是闭源模型“翻墙作弊”，一边是开放模型“进场查案”。这起“AI攻击AI，中国开源模型救场”事件，犹如一道闪电，照见了中美大模型发展的两种路径。

　　美国头部企业更倾向于打造一辆“超级跑车”。拼参数、冲极限、提能力，把最强模型锁在云端，通过接口向外提供服务。用户能驾驶，却不能打开引擎盖；能享受服务，却难以修改规则。这样做便于保护技术、控制风险、建立商业壁垒，但也让少数企业垄断了技术的“方向盘”。

　　中国大模型走出的路，更像是在铺设“公共路网”。开放权重、降低价格、适配国产算力，让企业能够下载、部署、修改、优化，把模型装进工厂、医院、政务系统和科研平台。这条“路网”未必在每一项跑分上都拔得头筹，却更容易进入场景、适应需求、解决问题，让千行百业都能在上面“跑车”。

　　此次危机处置，正是开放路径优势的生动注脚。

• 　　网络取证需要读取大量攻击指令和恶意代码，云端闭源模型受统一安全规则约束，无法判断屏幕另一端究竟是黑客还是调查人员，因而拒绝处理。

• 　　本地部署的开放模型则可以由安全团队划定权限，在不上传敏感数据的情况下分析日志。不是开源模型天生更聪明，而是使用者握住了工具，也承担起管理工具的责任。

　　当然，也不能因此简单得出“开源必胜、闭源必败”的结论。开源不等于没有风险，模型一旦落入不法分子手中，同样可能放大攻击能力；闭源本身并无过错，前沿研发需要巨额投入，关键能力需要设置边界。真正的问题是，技术不能只有能力、没有约束，也不能只有约束、失去用处。

图源：央视新闻微信公众号

　　大模型竞争，更不只是比谁垒的塔最高。塔尖再高，普通企业上不去，产业也难以在上面自由生长。能不能降低门槛、适配场景、保护数据、接受改造，决定人工智能能否从少数公司的“独门绝技”，变成千行百业的“生产工具”。

　　闭源模型把能力集中在平台，开放模型把能力交到现场。中美人工智能竞争的下一程，比的不只是模型有多强，更是谁能让更多人用得起、改得动、管得住、用得放心。真正改变世界的技术，从来不只站在排行榜顶端，更要走进现实深处。

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